结构健康监测在保障基础设施正常运行、避免财产损失和安全事故等方面具有重大意义。视频信号处理是非接触式测量的一种重要方法，通过图像信号可以大范围的获取振动信号，并且可以避免负载效应。基于相位的视频振动分析技术是一种新的振动测量技术，可以将人眼不易察觉的振动放大，并将其可视化，在模态分析及振动测量上有显著的效果。本文深入研究了基于相位的视频振动分析技术。　　首先，本文介绍了结构损坏的危害，分析了多种非接触式测量方式，以及说明了在各域上处理采集到的信号的方法。随后，介绍了传统欧拉线性放大技术，基于相位的视频振动分析技术以及视觉麦克风技术。　　其次，针对在非平稳和强噪声情况下，传统视频振动处理技术难以提取视频信号中的目标信号的缺点，提出了一种基于主成分分析及参数化时频分析的滤波方法。首先利用复数金字塔处理将图像分为幅值信号和相位信号，随后通过主成分分析对相位信号进行降维处理，对降维信号做时频分析，提取其中的非平稳信号。不仅重构的信号在时频域上具有良好的特性，且算法运算量也大大降低。实验结果表明，在非平稳强噪条件下，相比于传统方法在信号提取方面具有明显优势。　　最后，本文对基于相位的视频处理技术中模态分离问题进行了研究。在复数金字塔的基础上提出基于变分模态分解和独立成分分析的无监督模态分离算法。在之前的算法上，利用变分模态分解方法对降维后的信号进行分离，将信号的主要频率成分提取并减少了噪声的干扰，之后将各分量信号通过独立成分分析，提取并选择出各阶模态信号。利用悬臂梁实验视频对算法进行验证，可以看出该算法能有效分离出各阶模态。